城市社会经济的飞速发展以及机动化程度的日益加重,居民出行的个性化发展越来越快,直接表现为出行需求的急剧增加。城市道路交通流量剧增带来的交通压力前所未有,交通供给难以支撑现代出行需求的窘境日益突出,带来了交通拥堵、出行安全、环境污染等一系列问题,严重降低人们出行满意度,成为城市可持续发展的瓶颈。研究城市路网交通拥堵特性,实施区域交叉口的协调控制,对缓解城市路网的交通拥堵问题具有重要的意义和工程价值。目前的区域信号协调控制优化策略往往忽略车流离散、交叉口差异、路网结构及信号相位等因素的影响,设计方案笼统并且“一刀切式”,难以适应实际交通需求,优化效果不明显。针对城市交通需求的动态发展和路网结构实际,合理的对路网进行子区划分以及设计协调控制优化方案,从而实现城市交通控制的有效运行,已成为缓解交通拥堵的有效手段之一。鉴于此,需要综合分析诸多交通因素的影响,计算出交叉口的关联度,依据关联度对控制子区进行划分,设计合理的信号协调方案对划分后的子区进行信号控制,最终实现路网内交叉口的信号协调控制。随着车辆检测技术的快速发展,各种检测器为交通信号控制提供了更加丰富的数据源。多目标雷达检测器克服了现有的技术缺陷,能够实时、准确、全面、全天候的感知道路交通状况,得到越来越多城市的推广应用。本文通过对多目标雷达采集数据的分析与挖掘,对路网进行控制子区划分,构建控制子区的信号协调控制模型,并建立仿真环境,验证了协调控制优化方案的有效性。本文的主要研究内容有以下几个方面:（1）基于改进Newman算法的交通信号控制子区划分。以子区协调控制为目标,综合考虑相邻交叉口关联性影响因素,构建了融合间距关联度、交通流量关联度、饱和度关联度和信号周期关联度的综合关联度模型。以路段为边,关联度为边权值,节点关联度为辅助矩阵的元素值,改进了传统Newman算法,用于信号控制子区划分,并对改进算法的有效性进行了实例验证。（2）基于停车次数最小的子区信号协调控制优化模型。选取停车次数最小为信号协调控制优化的目标函数,以周期时长、最小绿灯时间为约束条件,构建子区信号协调控制优化模型;采用遗传算法对信号配时优化模型进行求解;研究分析相邻交叉口相位差优化机理,明确了相邻交叉口相位差的计算方法以及相位差优化顺序。（3）基于VISSIM仿真的案例验证分析。运用青岛市中心区域仿真路网验证子区信号协调控制方案的有效性。通过仿真运行,对比优化前后的车辆平均停车次数、平均延误和平均行程时间,验证了本文设计的信号配时方案的有效性。结果表明,子区车辆平均停车次数降低了24.22%,平均延误时间降低了15.11%,平均行程时间降低了26.41%,表明了本文设计的信号协调控制方案,有效提升了区域交通运行效率。